数字经济领域研究进展与演化分析

［提要］近年来，全球数字经济实现跨越式发展。在2013～2023年十年间，中国数字经济经历快速而巨大的发展变革。然而，随着数字经济的扩大，也存在着数据隐私、网络安全和数字鸿沟等问题，需要持续关注和解决，以确保数字经济可持续发展。数字经济是指基于数字技术和互联网的经济活动和商业模式的总称。它涵盖了使用数字技术和互联网进行生产、分发、交易和消费的各个方面。数字经济的主要特征包括以下几点：首先，数字经济环境提供了更大的创新机会和潜力。数字技术的快速发展和普及使得创新的门槛降低，更多的企业和个人都有机会参与到创新过程中。其次，创新的过程不再仅限于技术创新和研发，还包括了创新的产业化行为。再次，现代的创新机制不只局限于生产方式、商业的组织体系以及制度的模式。数字经济的发展和需求需要进行革新和调整。最后，制度安排也需要相应地调整，以适应数字经济时代的新需求和挑战。在数字经济领域的研究中，尚存在一些挑战和不足。其中，缺乏系统性的理论框架是一个重要问题。由于数字经济涉及多个学科领域，其概念和原理还在不断发展和演进中，因此需要分析数字经济本质和特征的概念框架。一、研究方法和数据（一）研究方法。数字经济是指以数字技术和互联网为基础，通过网络平台和数字化方式进行经济活动的一种新型经济形态。为了实现这一研究目标，本文借用CiteSpace软件可视化工具进行系统分析。首先，可视化工具能够直观地体现出作者、期刊和其文献之间的共被引关系，能高效率查找文献引用高和影响效用大的研究结论。通过分析共被引脉络，能够了解那些产生较大影响的研究结论，并提供相关信息进行深入的研究。其次，CiteSpace能够显示不同主题之间的关联性，研究在不同国家和机构之间的合作情况，以及具有高度关联性的关键词。（二）数据搜集与整理。在数字经济研究中，搜集有效的文献数据需要准确地对检索关键词进行筛选。本文的数字经济研究领域的文献检索式为：TS=“数字经济”或“数字环境”或“数字创业”或“数字创新”，防止研究对象千篇一律。将文献检索限定于“经济”“管理”“经济”“商业”这些学科类别。在进一步细化检索条件方面，文献类别为“CSSCI”，检索时间跨度为2013年7月11日到2023年7月11日。根据这些设置，共提取1，714篇数字经济研究领域相关的有效文献。二、文献特征分析（一）发文趋势。2013～2018年关于数字经济研究领域相关文献数量较少，年均发文量少于50篇。随着国家对数字经济关注度的提高，2019年发文量激增至117篇，此后三年发文量波动上升，2022年始研究成果显著增加，数字经济领域也愈发热门。成果发表趋势与数字经济发展和国家相关扶持数字经济政策实施密切相关。（二）作者与机构分析。通过CiteSpace软件对作者项进行分析得到共引作者图谱，对在该领域文献发表产生重要影响力的作者进行整理。以数字经济领域为研究重心的学者核心网络已见雏形，核心领域的作者存在合作关系，另有一些学者之间形成了较为固定的群体，部分区域集中为该研究特征。发表重要文献数量最多的作者是任保平。另外，夏杰长、戚聿东等作者的研究成果对该领域研究也产生了重要影响，这些作者是数字经济领域研究的中坚力量。以下对这几位学者的研究工作及其对数字经济领域的贡献作简要介绍：任保平教授是中国政法大学数字经济与互联网法律研究中心的主任，其在数字经济、互联网法律和知识产权保护等领域的研究方面具有权威性和影响力。他的研究主题包括数字经济的法律政策与治理、电子商务法、数据治理和隐私保护等，对于数字经济的法律环境和治理框架具有指导意义，也为相关领域的学术研究和法律实践提供了重要的理论支持。夏杰长教授是北京大学信息管理系的教授，其专注于数字经济与信息化管理的研究，在电子商务、电子政务、数字营销和数据驱动决策等领域作出了重要贡献。他的研究主要关注数字经济的商业模式创新、数字化转型战略和企业价值创造等方面，并提出了一系列理论框架和实践方法，这对于企业在数字经济时代的发展和管理具有重要的指导意义。戚聿东教授是中山大学企业管理系的教授，其研究领域包括企业战略与创新、数字经济与信息化管理等。他在数字经济领域的研究涵盖了数字化转型、数字化管理和数字化创新等方面。他的研究注重理论与实践相结合，关注企业在数字经济时代的竞争优势和价值创造，为企业和组织数字化转型提供了有益的思路和方法。利用CiteSpace对1，714篇文献的275家发文机构进行共现分析，得到可视化图谱中发文具有重要影响的机构。高质量文献发文量最多的机构是西北大学经济管理学院（63篇），其次是中国社会科学院财经战略研究院（33篇）、南开大学经济学院（29篇）。可见，研究机构、高校的经济学院对该议题较为关注，说明数字经济与经济学研究具有较强的需求导向和交叉学科特点。且这些核心研究机构是实力雄厚的科研团队集群、专门从事数字经济研究的高等院校，能敏感察觉新兴学科领域并对其未来发展有专业的见解，国际化程度较高，便于跟踪数字经济研究和国际实践前沿，及时掌握国际经济规则形势。（三）关键词突现分析。关键词突现分析以相互独立的关键词为研究对象，研究热点的关键在于目标时间段内的相关要点的突增，这反映在该时段内学界对某一研究议题的集中关注程度，突现强度越高说明该时段内对这一议题的讨论越集中。本文按照突现年份、突现强度和词意不重复原则筛选出代表性关键词。2000～2014年是数字经济发展初期，2015～2023年聚焦于企业的发展和转型。大数据的积累和分析能力为企业和创业者提供了巨大的商业价值。新基建的兴起提供企业IT基础设施更高的灵活度，降低了创业门槛并加速了新产品和服务的上线。新的商业模式、产品或服务如雨后春笋般不断涌现，企业和个人要通过数字技术来创新，开发更有特色的产品和服务，反向推动数字经济发展。从关键词突现时间来看，国际上有重大影响的事件是数字经济研究发展的重点。数字经济围绕着商业价值和经济领域展开研究，涵盖了电子商务、数字化转型、数据分析、人工智能、区块链等领域。国际事件中，电子商务像亚马逊、阿里巴巴、京东这样的电商巨头迅速崛起，引发了大量关于电子商务模式、在线消费行为、供应链管理等方面的研究；数字平台经济模式的兴起，如共享经济平台、在线教育平台等，为研究者提供了新的研究课题，如平台经济生态系统、网络效应、数字劳动力等。三、研究演进与热点聚类分析（一）主题演进分析。CiteSpace软件的时区图谱功能是通过图表形式展现收录数据的时间段内关键词的演变，通过关键词落点确定其所属时间段，通过时区图谱可帮助研究者进一步厘清数字经济的发展脉络，探索数字经济研究规律。通过时区图谱的展示以及对研究内容的分析，我国数字经济研究仍在不断的深化拓展进程中。本文将我国数字经济研究发展共划为三个阶段：1、研究探索阶段（2013～2017年）。各国纷纷构建高速宽带网络、数据中心和云计算基础设施，数字化服务更加有效率和可靠。许多新兴的商业模式开始出现，重新定义了产业链和商业生态系统，推动了数字经济的快速发展。2、研究跳跃式发展阶段（2018～2020年）。在金融、医疗、制造、零售等领域人工智能技术与之融合发展，在语音识别、图像识别、智能推荐等方面取得突破性进展。政府和企业开始加强数据安全管理，制定相关政策和法规来保护用户的数据隐私。3、研究深化阶段（2021年至今）。在2021年及以后的研究中，数据驱动的思维方式愈发重要。同时，数据治理也成为一个重要议题，旨在确保数据的质量、可靠性和合规性。人工智能与机器学习，在数字经济研究中继续发挥重要作用。四、研究结论当前，增速方面作为领跑国际经济中的数字经济，主要得益于移动互联网、人工智能、大数据和云计算等高新技术的井喷式发展。本文结合知识图谱技术，对数字经济领域的研究起源、理论知识基础和主题演进特征进行了可视化分析，研究结论如下：第一，任保平、夏杰长和戚聿东等的理论研究在数字经济领域带来了正面的影响，这些学者的理论研究对数字经济领域的影响主要体现在：基于理论框架模型，他们提出了可以分析和阐述数字经济现象的理论框架和模型，帮助研究者更直观地理解数字经济，并为他们解决相关研究问题提供思路方法。第二，随着信息技术在各领域的成熟和运用，使数字经济发展的基础夯实，推动了经济结构的转型和产业发展效率的提升。从学术界的角度来看，数字经济领域已成为当前研究的热点和重点话题。数字经济领域的研究主题和热点主要围绕数字经济、数字平台、经济增长、“一带一路”和数字贸易五个关键聚类展开。聚类1：数字经济发展和经济增长。通过研究经济增长中数字技术的促进作用、创新能力、企业发展和投资，探究其对经济发展产生的影响；对传统和新兴产业的数字化转型，研究数字化转型战略的成功案例。聚类2：数字平台和“一带一路”倡议。探讨数字平台经济的发展趋势、商业模式和市场效应，在促进创新、提高市场进入壁垒和消费者体验方向深入研究数字平台经济；研究数字技术在“一带一路”倡议中的应用和推动作用，包括数字基础设施建设、数字支付、跨境电子商务和数据安全等方面的合作机制。聚类3：数字贸易和电子商务。研究数字贸易的规模、增长趋势和相关政策，探讨跨境电子商务模式和机制的创新，解决在数字贸易、数字支付等方面的问题。聚类4：数字经济的可持续发展。一方面研究数字技术中存在的不平等现象和影响，探讨减少数字鸿沟的政策和措施，包括数字技能教育、基础设施建设和数字包容性政策等方面的问题。另一方面关注数字经济的环境可持续性，研究数字化转型在降低碳排放、提高资源利用效率和推动绿色创新方面的潜力和挑战。五、研究展望综合当前数字经济领域的发展趋势和研究动态，可以提出以下几个可能的未来研究方向：（一）数字化转型的影响：随着数字化转型深入到各个领域中，相关研究者可以着眼于经济体系、企业成长、社会体系是否受其影响，目前就业需求相对于职位缺口变化趋势，企业改革创新与竞争方案的选择等。（二）数据驱动决策和商业模式创新：大数据、云计算和人工智能飞速发展为数据驱动决策和商业模式创新提供了新的机会。相关研究者可以关注如何在数字经济环境下构建新的商业模式和